목 차 >>> 1. 서 론
2. WLAN 기반 위치 인식 기술 3. 결 론
(그림 1) LBS 구조
1. 서 론
위치기반서비스(LBS)는 종래에 차량용 도로 네 비게이션 분야 위주로 개발되었던 것에 비하여, 스 마트폰의 보급이 증가한 이후에는 차량 뿐 아니라 보행자를 위한 다양한 분야로 서비스의 범위가 지 속적으로 확대되고 있다. 본 고에서는 LBS에서 주 로 실내에서 사용되는 위치인식 기술에 대한 동향 을 소개한다.
LBS 구조는 (그림 1)과 같이 LBS 응용 서비스, LBS 플랫폼, LBS 단말, LBS 컨텐츠 서버로 구성 된다. LBS 응용 서비스는 모바일 광고, 실내외 길안내 네비게이션, 위치기반의 물류 서비스, 어 린이/노인 등 사회적 약자를 위한 각종 안심 서비 스와 같은 안전/보안 관련 서비스 등 다양한 서비 스 분야에 응용되고 있다. LBS 플랫폼은 LBS의 핵심 정보인 위치정보를 관리하는 위치인식 서버 와 여러 가지 서비스의 위치 요구 사항에 만족하 도록 가공된 형태로 관리되는 위치응용 서버로 구성된다. LBS 플랫폼은 LBS 단말과 기술적으
로 밀접한 관계를 갖고 있다. 예를 들면, 단말의 위치 인식 방식에 따라 LBS 플랫폼은 각각 다를 수 있다. LBS 단말은 단말의 지점에서 위치를 인 식하는데 사용되는 센서의 처리부, 위치인식 알 고리즘, 각종 LBS 서비스에 필요한 모바일 앱, 특수한 목적으로 사용되는 LBS 전용 단말기 등 이 있다. LBS 컨텐츠 서버는 LBS 서비스에 필요 한 서비스 컨텐츠를 관리하는 역할을 한다. 가장 먼저 실내외 전자지도에 대한 컨텐츠 관리 서버 를 비롯하여 E-commerce, POI(Point-Of-Interest), 김동규 ․ 최영우 ․ 강도욱 (한국전자통신연구원)
실내 위치 정보 기술 동향
(그림 2) WLAN 위치 인식 기술 안전/보안 시설물 등 다양한 종류의 컨텐츠가 존
재할 수 있다.
실내에서 LBS 서비스를 제공하기 위해서는 LBS 구성 요소 중에서 LBS 플랫폼, LBS 단말에 필요한 실내 위치 인식에 대한 기술이 전제되어 야 한다. 위치 인식에서 일반적으로 사용되는 전 파 기술인 GPS 기술은 실내 위치 인식에 사용할 수 없다. 실내에서는 GPS를 대신하는 전파 기술 은 NFC, WLAN, Bluetooth, RFID, Zigbee, 이동 통신 등이 있다. 미국의 Google Maps를 비롯하여 국내 일부 쇼핑몰, 주차장 등에서 시연되고 있는 응용 서비스는 WLAN을 실내 위치 인식의 전파 기술로 사용하고 있다. AP(Access Point)의 보급 률이 높고 스마트폰과 연동이 가능한 점 때문에 다수의 실내 위치 인식 시스템이 WLAN을 전파 기술로 사용하고 있다. 본 고에서는 WLAN 기반 의 위치 인식 기술의 동향에 대해 살펴본다.
2. WLAN 기반 위치 인식 기술
WLAN 기반 위치 인식 기술은 WLAN 신호 전파 세기의 패턴을 이용하는 Fingerprint기반 기 술, 신호의 전파 시간을 이용하는 RTT(Round- Trip-Time)기반 기술, 신호의 전파 도래각을 이용 하는 AoA(Angle-of-Arrival)기반 기술, 신호의 전 파 세기만을 이용하는 Beacon기술 등이 있다.
2.1 Fingerprint기반 위치 인식 기술
Fingerprint 기술은 (그림 2)와 같이 WLAN AP의 정보를 관리하는 WLAN AP 데이터베이스를 이용 한다. 이러한 정보를 Radio map이라고 부르기도 하 는데, Radio map은 최소한 (그림 2)의 표와 같이 측 정 지점과 그 지점에서 측정된 AP들의 MAC 주소, RSS 정보를 관리한다.
사용자는 자신의 위치를 추정하기 위해서 자신 이 소지하고 있는 단말기, 즉 (그림 2)에서는 스마트 폰이 수신한 자신 주변의 WLAN AP 정보를 WLAN AP 데이터베이스 내 Radio map의 AP 정보와 비교 하여 가장 유사한 AP 정보를 갖는 지점을 검색한다.
Fingerprint 기술은 Skyhook사가 최초로 상용화한 이래 (당시에는 실외에서 GPS 초기 위성 검색 시간 단축을 위해 사용되었음) 2010년도 이후 Google사 의 Google Maps의 실내 지도 서비스에 이르기까지 광범위하게 연구 개발되고 있다. 최근에는 국내에 서도 쇼핑몰, 실내 주차장 등지에서의 LBS 서비스 를 위해 활용되고 있다. WLAN AP의 신호를 쉽게 수신할 수 있는 공간에서는 Fingerprint 기술을 이용 하여 5미터에서 10미터 정도의 정밀도를 갖는 위치 인식 성능을 보여 주고 있다[1]. 단, 이러한 정밀도를 갖기 위해서는 Radio map이 가지는 정보의 정확성 이 매우 중요하다. 전파의 궤적과 세기는 특히 실내 에서 동적 특성(Dynamics) 및 불확실성(Uncertainty) 이 높아서 주변 환경 변화 및 기온 변화, 심지어 사람 의 움직임 등에도 민감하게 변화하므로 이를 대표 할 수 있도록 정교하게 생성된 Radio map의 수집 및 유지 보수는 본 기술 분야에서 매우 중요한 연구 이
(그림 4) RTT 기반 위치 인식 시스템 구성 예
Request T1 T2
Response
Dev1 Dev2
(그림 3) RTT 측정
슈가 되고 있다[2]. 또한, Radio map 생성 시 측정 지 점간 거리는 일반적으로 1~2 미터 정도로 매우 조밀 하게 설정해야 하기 때문에 효율적인 측정 방법에 대한 연구도 진행되고 있다[3]. Fignerprint기반의 WLAN 위치 인식 기술은 매우 많은 관련 연구 논문 들이 발표되었기 때문에 본 고에서는 이 정도로 간 략히 설명을 마치고자 한다.
2.2 RTT기반 위치 인식 기술
RTT(Round Trip Time) 기술은 신호의 전파 시 간 측정을 통해 AP와 단말기 간의 거리를 측정하 는 방식이다. 때문에 RTT 기술은 GPS와 같이 가 시선이 확보된 환경에서 성능을 극대화 할 수 있 는 특징을 갖는다. RTT를 측정하기 위해서는 (그 림 3)과 같은 방법으로 두 장치 간의 데이터 송수 신이 필요하다. RTT에서 두 장치 간의 전파 시간 은 ∙ 의 수식으로 구한다. 여기서 T1 과 T2를 정밀하게 측정하기 위해서는 각 장치가 데이터의 송수신 시점을 정확하게 측정할 수 있 어야 한다. 아직까지는 WLAN 칩셋에서 이 기능 을 제공하지는 않지만 IEEE 802.15.4의 IR-UWB 방식이 이 방식을 사용하여 정밀한 실내 위치 인 식 문제를 해결하고 있고, IEEE 802.11v[4]에서도 데이터 송수신 시점에 대한 측정 표준이 언급되
고 있기 때문에 이 기능을 탑재한 WLAN 칩셋이 조만간 생산될 것으로 전망된다.
국내에서는 이미 지난 2010년 WLAN 기반의 RTT 측정 표준이 TTA의 PG305[5]에서 제정되 었다. 본 장에서는 RTT 기술을 TTA 표준을 이용 하여 설명하고자 한다. 앞에서 언급한 것과 같이 RTT는 두 장치에서의 T1, T2를 측정하는 기술이 다. TTA 표준[5]은 기존 WLAN 칩의 변경이나 교체 없이 정밀한 RTT 측정을 가능하도록 하는 시스템 구조에 관한 내용을 정의((그림 4) 참고) 하고 있다. 이 표준에서는 RTT 측정기를 이용하 여 RTT 측정 요청자와 RTT 측정 응답자 간의 시 스템을 (그림 5)와 같이 구성한다. RTT 측정 요 청자에게 WLAN 장치는 RTT측정 서비스 클라 이언트가 되며 RTT 측정 응답자에는 RTT 측정 서비스 서버가 된다. RTT 측정 서비스 클라이언 트와 서버는 RTT 측정기의 초기화, 서비스 접속, RTT 측정요청, 서비스 해제, RTT 측정기 종료의 기능을 갖는다. RTT 측정 시스템의 인터페이스 는 RTT 측정 서비스 클라이언트와 RTT 측정 서 비스 서버 간의 인터페이스를 RTTAA, WLAN 장치와 RTT 측정기 간의 인터페이스는 RTTAD 로 정의된다(그림 6). (그림 5)와 (그림 6)의 정의 를 기반으로 RTT 측정 요청자와 RTT 측정 응답
(그림 5) WLAN RTT 측정 시스템 구조
(그림 6) RTT 측정 시스템 인터페이스
(그림 7) RTT 측정 절차
(그림 8) RTT기반 거리 측정 오차 자 간의 전파 시간은 (그림 7)과 같은 절차를 수
행하므로써 측정 할 수 있다.
(그림 8)은 RTT 측정기를 이용한 거리 측정 오 차를 나타내는 그래프이다. 가시선이 보장된 환 경에서 장치간 거리를 2미터부터 170미터까지 가
변하여 실험한 결과 거리 측정 오차는 1.5미터 이 내이다. 이 결과는 가시선이 보장되면 WLAN을 이용하여 정밀한 거리를 측정할 수 있다는 것을 보여준다. 단, RTT 기술은 가시선이 보장되지 않 는 경우는 거리 측정 신뢰성을 규정하기 어렵기 때문에 GPS 전파 음영이 발생하는 실외 환경이 나 천장이 높아 가시선 확보가 유리한 실내 환경 에서의 위치 인식에 적합한 기술이다. 안테나 선 택의 조건이 없고 RTT 측정기의 구조가 간단하 여 AP의 소형화, 제품화에 유리한 장점이 있는 반면, 비가시선 환경에서 위치 인식을 위해서는 다수의 AP가 설치되어야 하는 단점이 있다.
2.3 AoA기반 위치 인식 기술
WLAN을 이용한 AoA 기술은 배열 안테나를 이용하여 단말과 AP간 신호의 도래각을 추정하 는 방식이다. 신호의 대역폭, 배열 안테나의 종 류에 따라 도래각 측정 성능이 결정되는데 [6]에 의하면 4개의 다이폴 안테나로 구성된 배열 안테 나와 대역폭 40MHz 신호를 사용하는 경우 가시 선이 확보된 상태에서 평균 도래각 오차는 15도 정도이다. RTT 기술과 마찬가지로 AoA 기술 또 한 가시선이 확보되지 않으면 도래각 측정 신뢰 성을 규정하기 어려운 문제가 있다. [7]에서는 좀
더 구체적인 실내 환경에서의 AoA기반 위치 인 식 기술을 연구하였다. ArrayTrack으로 명명된 AoA용 AP는 16개의 다이폴 안테나로 구성된 배 열 안테나, 20MHz 대역폭의 신호를 이용하며 (그림 9)과 같다. 실내에 ArrayTrack AP 6대를 설 치하여 위치 인식 오차를 실험한 결과 (그림 10) 와 같이 1미터 이내의 성능을 얻을 수 있는 것으 로 나타났다. AoA 기술은 두 연구 결과에서 보듯 이 단말기는 일반적인 기존의 스마트폰을 이용할 수 있는 장점이 있는 반면, 배열 안테나 및 배열 안테나의 수만큼 RF 모듈, 모뎀 모듈이 필요하고 추가로 AoA 추정 알고리즘을 위한 프로세서를 사용해야 하기 때문에 AP가 대형화되고 기기 가 격이 높아지는 단점이 있다.
(그림 9) ArrayTrack 형상 ([7]의 그림 11 인용)
(그림 10) 위치 인식 오차 ([7]의 그림 15 인용)
2.4 Beacon기반 위치 인식 기술
앞 서 살펴 본 위치 인식 기술은 WLAN 만을 이용하여 단말기의 위치 좌표를 추정할 수 있는 솔루션 구성이 가능한 기술이다. 최근에는 WLAN 만을 이용한 위치 인식 기술 외에 다양한 정보를 활용한 융합 위치 인식 기술에 대한 연구 가 활발히 진행 중이다[8]. 이러한 연구 개발 추세 는 WLAN 만을 이용해서는 실내 위치 인식 성능
의 신뢰성을 보장하기 힘들기 때문이다. Beacon 기반 위치 인식 기술은 단순한 정보를 송출하는 센서 노드 수준의 발신기를 이용한다. 이 발신기 를 수신한 단말기는 이를 자신의 위치 좌표를 추 정하는데 직접 이용하는 대신, 발신기 설치 지점 의 마일스톤 정보(Milestone,이정표)를 얻는 데에 이용한다. 이 발신기를 일반적으로 Beacon이라 부르며, 마일스톤 정보는 추가적인 센서 정보, 예 를 들면 자이로스코프, 가속도계, 디지털 나침반, 심지어 앞 서 살펴본 WLAN기반 위치 인식 기술 등,과 융합하여 단말기의 위치 좌표를 추정하는 데 사용된다. Beacon은 저전력, 저가, 소형화되어 야 하므로 WPAN 기술이나 RFID 기술로 제작하 기에 용이하다. 그러나 이러한 기술과 호환이 되 는 단말기를 일반인들은 보통 소지하고 있지 않 는다. 즉, Beacon기반의 위치 인식 기술이 널리 사용되지 못하는 이유는 단말기의 보급이 어려운 문제점이 있기 때문이다. WLAN 칩셋이 Beacon 에 사용하기 부적합한 이유는 그 동안 WLAN 칩 셋이 마이크로 프로세서 기반으로 동작하는 방식 이기 때문이다. 즉, WLAN 칩셋을 사용한 임베디 드 시스템 구조는 보통 32bit 프로세서에 Linux와 같은 OS를 내장하고 네트워크 드라이버와 연동 하는 구조를 갖는데, 이는 8bit 마이크로 컨트롤 러와 연동이 가능한 WPAN 칩셋과는 큰 차이를 갖게 된다. 최근에는 WPAN 칩셋과 유사하게 마 이크로 컨트롤러와 연동할 수 있는 WLAN 칩셋 이 판매되고 있다[9]. 마이크로 컨트롤러 기반 WLAN 칩셋은 전력 제어 기능이 우수하여 다양 한 무선 센서 시스템에 활용되고 있다. 즉, 이러 한 WLAN 칩셋을 이용하면 WLAN 방식의 Beacon을 구현할 수 있다. (그림 11)은 마이크로 컨트롤러 기반 WLAN 칩셋을 이용하여 제작한 WLAN 방식의 Beacon 시스템의 형상이다.
WLAN 방식의 Beacon을 설치하면 기존의
(그림 12) Auto Cell Planning 실행 전과 후 ([10]의 그림19 인용)
TCP transfer
(MBytes) TCP bandwidth(Mbps)
무간섭 상태 22.2 18.6
간섭 회피 알고리즘
적용 전 11.1 9.28
간섭 회피 알고리즘
적용 후 18.8 15.7
<표 1> 간섭 회피 시험 결과 ([10]의 표 4 인용) (그림 11) WLAN 방식의 Beacon 시스템 형상
WLAN AP와의 공존 문제가 발생하게 된다. 즉, Beacon이 기존의 WLAN 통신 품질에 영향을 미 치는 정도에 따라 공존의 가능성이 결정된다. 또 한 단말기가 특정 Beacon 영역에서 올바른 마일 스톤 정보를 판단하기 위해서는 설치된 Beacon 간의 영역 구분이 명확하게 되어야 한다. 만약 Beacon 간의 중첩 영역이 많아지는 경우 단말기 는 마일스톤 정보를 판단하기 어려워진다. 이러 한 문제점을 해결하기 위해 [10]에서는 Auto Cell Planning 기술과 간섭 회피 기술을 이용하여 문제
를 해결하고자 하였다. (그림 12)를 보면 Auto Cell Planning 기술을 통해 Beacon 간의 영역 구 분이 명확하게 되는 현상을 확인할 수 있다. <표 1>은 간섭 회피 기술 적용을 통해 WLAN 통신 품질에 대한 영향이 감소되는 실험 결과를 나타 낸다.
3. 결 론
본 고에서는 LBS에서 주로 실내에서 사용되는 위치인식 기술인 WLAN 기반의 위치 인식 기술 동향을 소개하였다. WLAN 기반 위치 인식 기술 은 종래에 WLAN 만을 이용하는 방식에서 다양 한 센서 정보를 복합적으로 이용하는 융합 위치 인식 기술 개발로 추세가 형성되고 있다. 특히 자 이로스코프, 가속도센서와 같은 관성센서 융합 위치 인식 기술부터 지면 관계상 소개하지 못한 지도 연동 및 위치 정보 추정을 위한 Kalman 필 터, Sequential Monte Carlo 필터까지 다양한 센 서 융합이 시도되고 있다. 본 고에서는 이와 관련 하여 WLAN 기반의 Beacon 기술에 대해 소개하 였다. 향후에는 기존의 Fingerprint, RTT, AoA 기 반 위치 인식 기술이 발전함과 더불어 Beacon 방 식의 위치 인식 기술 또한 융합 위치 인식 기술 발전 추세와 더불어 다양한 연구 개발 및 관련 표 준화 활동이 활발해 질 것으로 기대된다.
참 고 문 헌
[ 1 ] V. Honkavirta, T. Perala, S. Ali-Loytty, and R.
Piche, "A comparative survey of WLAN location fingerprinting methods," Positioning, Navigation Commun., pp. 243-251, 2009.
[ 2 ] M. Lee, H. Yang, D. Han, C. Yu,
"Crowdsourced radiomap for room-level place recognition in urban environment," PerCom
Workshops, 2010, pp.648-653.
[ 3 ] L. Chen, Z. Zheng, B. Li, K. Zhao, C. Rizos,
"An improved algorithm to generate a Wi-Fi fingerprint database for indoor positioning,"
Sensors, vol. 13, no. 8, pp. 11085 – 11096, 2013.
[ 4 ] IEEE802.11v, “Part 11: Wireless LAN Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications Amendment 8: IEEE 802.11 Wireless Network Management,” Feb 2011.
[ 5 ] 김동규, TTAK.KO-06.0239, “측위 성능 향상을 위한 WLAN 기반 장치간 왕복시간(RTT) 측정 인 터페이스,” 2010년 12월.
[ 6 ] W. C. Monway, "Investigation of wireless local area network facilitated angle of arrival indoor location," Master of Applied Science Thesis, University of British columbia, 2008.
[ 7 ] Xiong Jie and Jamieson, K., ArrayTrack: A Fine-Grained Indoor Location System, UCL Research Notes, 2011.
[ 8 ] P. Robertson, B. Krach, and M. Khider. Slam dance inertial-based joint mapping and positioning for pedestrian navigation.
InsideGNSS, May 2010. 2, 44 [ 9 ] RS9110, www.redpinesignals.com.
[10] Y. Choi, D. K. Kim, D. W. Kang, and W. S.
Choi, "Radio Frequency Based Emergency Exit Node Technology," J. Korean GNSS Society 2(1), pp.91-100, 2013.
저 자 약 력
김 동 규
․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․
이메일 : [email protected]
∙ 1999년 경북대학교 전자공학과(학사)
∙ 2005년 포항공과대학교 전자컴퓨터공학부(박사)
∙ 2005년-현재 한국전자통신연구원 선임연구원
∙ 관심분야 : 위치인식, 무선통신, 레이더
최 영 우
․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․
이메일 : [email protected]
∙ 1998년 고려대학교 전자공학과(학사)
∙ 2000년 고려대학교 전자공학과(석사)
∙ 2001년-현재 한국전자통신연구원 선임연구원
∙ 관심분야 : 위치인식, UWB, RF, 레이더
강 도 욱
․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․
이메일 : [email protected]
∙ 2002년 동신대학교 전자공학과(학사)
∙ 2004년 동신대학교 전자공학과(석사)
∙ 2005년-2011년 ㈜휴메이트 선임연구원
∙ 2011년-현재 한국전자통신연구원 연구원
∙ 관심분야 : 무선통신, 모뎀, 레이더
